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基于混沌神经网络的交通流预测算法
第26卷第2期 济南大学学报【自然科学版} V01．26No．2
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文章编号：1671—3559(2012)02-0152一04
基于混沌神经网络的交通流预测算法
胡家兴1，陈燕1，张立东2t3
法．该算法首先计算混沌相空阔的嵌入维数和嵌入延迟，构造得到的相空问向量作为RBF神经网络的输入，其相空间次邻向
量作为期望输出值．滚动训练得到神经网络的权值，然后以实际交通流作为输入，经由网络计算得到预测值。仿真结果表明
该算法相比于RBF神经网络，预测精度提高96％，证明了该算法的有效性。
关键词：RBF神经网络；智能交通；交通流预测；混沌理论
中图分类号：TP39；U49 文献标志码：A
FlowPrediction viaChaosRBFNetwork
Traffic AlgorithmStudy
HU妇·xin91，GHENYah‘，ZHAN(3U·don92t3
Maritime Sckmeeand
Sch001．DaliaaUniversity，Dalian116026．China；2．ControlEngin咖Institute，
(I．TranspormtimaManagement
Cant盯．Jinan2．50014，CIIi雌)
ShandongUmvemity，Ji呦250061，Chim；3．ShandangComput盯Science
the oftral蕞cflow studiedakind0fnewchaosRBFneural
Abstract：Toimproveprecision forecasting，we
vectoras 0f
rithm．Itfirstcalculates dimensionsand ofchaos the the
embedding embeddingdeLay space，takesphasespace input
phase
vector to trainsthenetworkand the
RBFnnⅡmnetworkandthe valuenext expectation
input∞theoutput value，tlnally gets weight8．
network
In collectedtrafficflowcouldbe intothe after reconstructionand
net．and space forecasting，thepre-
practice，the input phase
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